Introducere
Învățarea profundă este o formă avansată de învățare programată care încearcă să emuleze modul în care creierul uman învață.
În creierul tău, ai celule nervoase numite neuroni, care sunt conectate unul la altul prin extensiile nervilor care trec semnale electrochimice prin rețea.
Când primul neuron din rețea este stimulat, semnalul de intrare este procesat și, dacă depășește un anumit prag, neuronul este activat și transmite semnalul către neuronii la care este conectat. Acești neuroni, la rândul lor, pot fi activați și transmiteți semnalul prin restul rețelei. În timp, conexiunile dintre neuroni sunt consolidate prin utilizarea frecventă, în timp ce aflați cum să răspundă eficient. De exemplu, dacă cineva aruncă o minge spre tine, conexiunile neuron vă permit să procesați informațiile vizuale și să coordonați mișcările pentru a prinde mingea. Dacă efectuați această acțiune în mod repetat, rețeaua de neuroni implicați în prinderea unei minge va crește mai puternic pe măsură ce învățați cum să fiți mai bun la prinderea unei minge.
Învățarea profundă emulează acest proces biologic utilizând rețele neurale artificiale care procesează intrări numerice, mai degrabă decât stimuli electrochimici.
Conexiunile nervoase de intrare sunt înlocuite de intrări numerice care sunt identificate de obicei ca x. Atunci când există mai multe valori de intrare, x este considerat vector cu elemente denumite x1, x2 și așa mai departe.
Asociată cu fiecare valoare x este o greutate (w), care este utilizată pentru a consolida sau slăbi efectul valorii x pentru a simula învățarea. În plus, se adaugă o intrare prejudecată (b) pentru a permite controlul fin asupra rețelei. În timpul procesului de instruire, valorile w și b vor fi ajustate pentru a regla rețeaua astfel încât să "învețe" să producă rezultate corecte.
Neuronul în sine încapsulează o funcție care calculează o sumă ponderată de x, w și b. Această funcție este încadrată la rândul ei într-o funcție de activare care restricționează rezultatul (adesea la o valoare între 0 și 1) pentru a determina dacă neuronul trece sau nu un rezultat pe următorul strat de neuroni din rețea.